基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统

施建俊 李庆亚 张琪 卫星 王辉

施建俊, 李庆亚, 张琪, 卫星, 王辉. 基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统[J]. 爆炸与冲击, 2017, 37(6): 1087-1092. doi: 10.11883/1001-1455(2017)06-1087-06
引用本文: 施建俊, 李庆亚, 张琪, 卫星, 王辉. 基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统[J]. 爆炸与冲击, 2017, 37(6): 1087-1092. doi: 10.11883/1001-1455(2017)06-1087-06
Shi Jianjun, Li Qingya, Zhang Qi, Wei Xing, Wang Hui. Forecast system for blasting vibration velocity peak based on Matlab and BP neural network[J]. Explosion And Shock Waves, 2017, 37(6): 1087-1092. doi: 10.11883/1001-1455(2017)06-1087-06
Citation: Shi Jianjun, Li Qingya, Zhang Qi, Wei Xing, Wang Hui. Forecast system for blasting vibration velocity peak based on Matlab and BP neural network[J]. Explosion And Shock Waves, 2017, 37(6): 1087-1092. doi: 10.11883/1001-1455(2017)06-1087-06

基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统

doi: 10.11883/1001-1455(2017)06-1087-06
基金项目: 

国家自然科学基金项目 51208036

中央高校基本科研业务费专项基金项目 FRF-TP-15-041A3

详细信息
    作者简介:

    施建俊(1976—),女,博士,副教授, keyan@ces.ustb.edu.cn

  • 中图分类号: O389

Forecast system for blasting vibration velocity peak based on Matlab and BP neural network

  • 摘要: 爆破振动预测是一个复杂的非线性问题,可应用非线性功能强大的BP神经网络技术来解决,但由于其数值计算量大、可操作性不强等特点,在实际工程中应用困难。为了解决该问题,本文中将Matlab程序的强大计算能力与VB的友好界面相结合,利用ActiveX自动化技术和BP神经网络算法,开发得到爆破振速峰值预测系统。该预测系统可根据各工程实际情况选取影响爆破振动的主要因素作为输入参数,以预测爆破振速峰值。通过在北京市昌平线暗挖区间隧道工程中的应用表明:该预测系统在实际工程中使用方便,操作简单,预测精度高,人机交互界面友好。
  • 图  1  样本训练界面

    Figure  1.  Sample training interface

    图  2  预测界面

    Figure  2.  Prediction interface

    图  3  暗挖区间隧道平面示意图

    Figure  3.  Schematic of underground cut tunnel

    图  4  训练界面图

    Figure  4.  Training interface

    图  5  预测界面

    Figure  5.  Prediction interface

    表  1  现场实测数据

    Table  1.   Measured data

    组号 爆心距/m 高程差/m 总药量/kg 炮眼深度/m 单段最大药量/kg 振速峰值/(cm·s-1)
    1 35.68 9.45 72 2.2 1.5 0.61
    2 36.15 16.26 72 2.2 1.5 0.94
    3 17.30 13.21 60 2.2 1.2 2.90
    4 17.87 17.00 60 2.2 1.2 3.50
    5 34.02 13.17 66 1.7 1.2 0.89
    6 30.31 17.57 66 1.7 1.2 1.41
    7 25.28 6.67 78 2.5 1.8 0.92
    8 26.91 12.17 78 2.5 1.8 1.17
    9 30.14 17.67 78 2.5 1.8 1.61
    10 17.15 5.72 80 2.5 1.8 4.11
    11 17.64 11.22 80 2.5 1.8 2.88
    12 20.68 16.72 80 2.5 1.8 4.66
    13 15.43 5.72 84 3.0 1.8 3.66
    14 16.78 11.22 84 3.0 1.8 3.54
    15 14.25 5.72 54 2.0 1.2 3.07
    16 16.44 11.22 54 2.0 1.2 2.41
    17 20.91 16.72 54 2.0 1.2 4.79
    18 34.70 14.06 72 2.5 1.2 0.71
    19 32.00 17.84 72 2.5 1.2 0.98
    20 39.01 16.86 72 2.5 1.2 1.27
    21 20.05 8.52 72 2.2 1.5 1.48
    22 20.24 12.62 72 2.2 1.5 1.77
    23 21.74 16.72 72 2.2 1.5 2.26
    24 13.59 5.72 66 2.5 1.5 3.59
    25 16.50 11.22 66 2.5 1.5 3.90
    26 17.15 5.72 80 2.5 1.8 4.34
    27 18.64 12.22 80 2.5 1.8 2.93
    28 20.68 16.72 80 2.5 1.8 4.61
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    表  2  实测振动速度与预测振动速度对比

    Table  2.   Measured and predicted results of vibrational velocity

    组号 实测振动速度/(cm·s-1) 系统预测振动速度/(cm·s-1) 相对误差/% 萨氏预测振动速度/(cm·s-1) 相对误差/%
    21 1.48 1.35 8.78 2.38 60.81
    22 1.76 1.96 11.36 2.35 33.52
    23 2.26 2.54 12.39 2.13 5.75
    24 3.59 4.13 15.04 4.14 15.32
    25 3.90 3.25 16.67 3.14 19.49
    26 4.34 4.02 7.37 3.25 25.12
    27 2.93 2.73 6.48 3.12 6.48
    28 4.61 4.42 4.12 2.64 42.73
    平均误差/% 10.27 26.15
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-03-30
  • 修回日期:  2016-09-03
  • 刊出日期:  2017-11-25

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